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本文分享下Spring boot項目下使用JPA操作數據庫時關于ID生成器的相關實現代碼。

在JPA中一個數據表必須要有主鍵，主鍵類型一般是推薦使用Long類型，那么在分布式微服務下需要保證ID的唯一性，此時往往需要自定義主鍵生成策略。

首先實現一個實體類的基類，在基類中定義ID的生成策略，子類繼承其實現，這樣就不用每個實體類都去寫一遍了。

package com.demo.entity;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;

import JAVAx.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.Id;
import javax.persistence.MAppedSuperclass;
import java.io.Serializable;

/**
 * @author majianzheng
 */
@MappedSuperclass
public abstract class AbstractBaseEntity implements Serializable {
    protected Long id;

    /**
     * 獲取主鍵id
     * @return id
     * 前端js能處理的長度低于Java，防止精度丟失
     */
    @Id
    @GenericGenerator(name="snowFlakeIdGenerator", strategy="com.demo.idgenerator.SnowFlakeIdGenerator")
    @GeneratedValue(generator="snowFlakeIdGenerator")
    @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING)
    public Long getId() {
        return id;
    }

    /**
     * 設置主鍵id
     * @param id 主鍵id
     */
    public void setId(Long id) {
        this.id = id;
    }
}

上述代碼中，如下的注解，strategy表示生成策略實現類。

@GenericGenerator(name="snowFlakeIdGenerator", strategy="com.demo.idgenerator.SnowFlakeIdGenerator")

接下來開始編寫雪花算法代碼，先簡單介紹下雪花算法。

SnowFlake 算法（雪花算法），是 Twitter 開源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一個 64 bit 的 long 型的數字作為全局唯一 id。在分布式系統中的應用十分廣泛，且ID 引入了時間戳，基本上保持自增。

雪花算法

接下來實現上面的實體類基類中提到的
com.demo.idgenerator.SnowFlakeIdGenerator 類

package com.demo.idgenerator;

import org.hibernate.HibernateException;
import org.hibernate.engine.spi.SharedSessionContractImplementor;
import org.hibernate.id.IdentifierGenerator;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.PostConstruct;
import java.io.Serializable;

/**
 * 雪花算法ID生成器
 * @author majianzheng
 */
@SuppressWarnings("all")
@Component
public class SnowFlakeIdGenerator implements IdentifierGenerator {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
    /**
     * 起始的時間戳
     */
    private final long twepoch = 1557825652094L;

    /**
     * 每一部分占用的位數
     */
    private final long workerIdBits = 5L;
    private final long datacenterIdBits = 5L;
    private final long sequenceBits = 12L;

    /**
     * 每一部分的最大值
     */
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    private final long maxSequence = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    /**
     * 每一部分向左的位移
     */
    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private final long timestampShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    @Value("${snowflake.datacenter-id:1}")
    private long datacenterId; // 數據中心ID

    @Value("${snowflake.worker-id:0}")
    private long workerId; // 機器ID

    private long sequence = 0L; // 序列號
    private long lastTimestamp = -1L; // 上一次時間戳

    @PostConstruct
    public void init() {
        String msg;
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            msg = String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId);
            logger.error(msg);
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            msg = String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId);
            logger.error(msg);
        }
    }

    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new Exception(String.format(
                    "Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
        if (timestamp == lastTimestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & maxSequence;
            if (sequence == 0L) {
                timestamp = tilNextMillis();
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = timestamp;

        return (timestamp - twepoch) << timestampShift // 時間戳部分
                | datacenterId << datacenterIdShift // 數據中心部分
                | workerId << workerIdShift // 機器標識部分
                | sequence; // 序列號部分
    }

    private long tilNextMillis() {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    @Override
    public Serializable generate(SharedSessionContractImplementor session, Object o) throws HibernateException {
        return nextId();
    }
}

主要是實現策略接口IdentifierGenerator的generate方法。

上述代碼中使用@Value("${snowflake.datacenter-id:1}")和@Value("${snowflake.worker-id:0}")注解從環境配置中讀取當前的數據中心id機器id。

使用雪花算法要注意的是，保證機器的時鐘是一直增加的，也就是說不可以將時鐘往前調，不然就不能保證ID的自增，并且有可能發生ID沖突（產生了重復的ID）。因此，上面的代碼中，在檢查到時鐘異常時會拋出異常。

好的，接下來就是正常實體類繼承基類就可以了，如下：

package com.demo.entity;

import javax.persistence.*;

/**
 * @author majianzheng
 */
@Table(name = User.TABLE_NAME, uniqueConstraints = {@UniqueConstraint(columnNames = {"username"})})
@Entity
public class User extends AbstractBaseEntity {
    public static final String TABLE_NAME = "demo_user";
    private String username;
    private String password;

    public String getUsername() {
        return username;
    }

    public void setUsername(String userName) {
        this.username = userName;
    }

    public String getPassword() {
        return password;
    }

    public void setPassword(String password) {
        this.password = password;
    }
}